面向金属废料的机器人视觉分拣技术研究

作     者：陈苗苗 

作者单位：南京航空航天大学 

学位级别：硕士

导师姓名：叶文华

授予年度：2021年

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 080202[工学-机械电子工程] 080203[工学-机械设计及理论] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：金属废料 机器人 位姿检测 动态抓取 序列规划 

摘      要：固体废弃物的循环利用已成为节约资源、保护环境、实现人类社会可持续发展的重要途径。目前固体废弃物的分类主要是人工分拣,存在工作强度大、分拣效率低等问题。随着工业自动化水平不断提升,视觉和机器人组合成为当下实现分拣的最佳方式之一。本文以传送带上的不规则金属废料为研究对象,重点研究了任意未知物料的位姿检测技术、多目标动态跟踪抓取技术和动态分拣序列优化等问题,具有重要的现实意义和应用价值。针对任意不规则金属废料的抓取位姿检测问题,在分析金属废料形状特征的基础上,提出了矩形分割判别法,判断废料轮廓与形心的相对位置关系,从而将废料分为形心在轮廓内和形心在轮廓外两大类;针对两类废料,基于图像处理分别提出直线求交法和射线求交法,以过形心的直线或射线与废料轮廓相交点的最短欧氏距离为依据,分别确定两种废料的最佳抓取位姿,并通过实验验证该算法的可行性。对于传送带上多个废料的精准分拣问题,提出了多目标的动态标记和跟踪;针对图像采集过程中易出现一个废料被多次检测的问题,提出图像去重方法,保证每个废料仅被检测一次;根据废料的实时位置及种类分别确定抓取点和放置点,规划机器人的分拣路径。同时为了使分拣所用时间最少,规划传送带上多个废料的分拣顺序,提出了基于遗传算法的分拣序列优化方法;与就近原则、随机原则两种算法做仿真实验对比,验证本文算法在提高分拣效率方面的有效性。以上述分拣技术研究为基础,搭建了面向金属废料的机器人视觉分拣实验平台,开发了一套分拣控制系统。通过实验证明了所研究的方法与开发的实验系统能够高效准确的实现废金属分拣。